R：编写用于为加权数据集构造CDF的快速函数

我有一个加权数据集，我正试图在R中编写一个基本的累积分布函数，它通过将加权数据拆分为大小相等的容器来工作。我找不到有效执行此操作的R命令，因此我编写了此函数：

cdf <- function(x,wt){
  array <- rep(x,wt)
  l = round(length(array)/100) # grouping into percentiles
  c = unname(tapply(array, (seq_along(array)-1) %/% l, sum))
  pdf = unname(tapply(array, (seq_along(array)-1) %/% l, max))
  # for uneven group sizes - adding more entries last bin
  if(length(c)>100) { 
    c[100] = sum(c[c(100,101)])
    pdf[100] = max(pdf[c(100,101)])
  }
  cdf = cumsum(as.numeric(c[1:100]))
  pdf = pdf[1:100]
  return(list(cdf = cdf, pdf = pdf))
}

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cdf好吧，对于未加权的数据，这种方法相当于计算每个箱子中有多少数据，对吗？对于每个值，查看它属于哪个箱子，并将1/n添加到箱子总数中。为了推广到加权数据，只需将w/Z添加到bin总数中，其中Z=所有w的总和，其中w是一个权重。